研究課題
本年度は，大規模データに対するラフ集合を用いたデータマイニングの実現を目的とし，昨年度に実施した，大規模データに対する縮約計算を近似的に行う手法（ランダムラフ集合モデル）の理論構築およびサーバ上での試作を踏まえ，下記の研究を主に行った．１．縮約抽出手法の並列分散化：ランダムラフ集合モデルを用いて縮約計算を近似的に行う際に，縮約計算を並列分散化することによる計算の高速化は，本申請の目的である大規模データに対するラフ集合データマイニングの実現に向けた重要な項目の一つである．本研究では前年度に引き続き，項目数の多いデータからできるだけ多くの縮約を抽出する手法（申請者の従来研究）の並列分散化についてより詳細な評価実験を行い，縮約計算の高速化に対する有用性を検証した．２．ランダムラフ集合に基づくデータマイニング手法の実装：昨年度および上記１．の成果を用いて，大規模データからリサンプリングにより多数個の小規模データ（決定表）を作成し，各決定表に対して縮約計算を行いその結果を分析・統合する機能を実装することで，ランダムラフ集合に基づくデータマイニングを実現し，その有効性を実験により検証した．研究期間全体を通じての成果として，ランダムラフ集合の基礎理論の構築，および縮約抽出手法の並列分散化，ランダムラフ集合に基づくデータマイニング手法の実装を行った．その結果，大規模データに対するランダムラフ集合に基づくデータマイニングについて，基盤技術を確立することができたと考える．
すべて 2013 2012
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (5件)
Journal of Advanced Computational Intelligence & Intelligent Informatics
巻: Vol. 17 No. 3 ページ: 371-376
